主講人：臺北榮總醫學研究部 吳肇卿主任
臺北榮總醫學研究部轉譯研究科 吳俊穎主任
大數據已經成為人工智慧發展很重要的一部分，台灣發展人工智慧，最具有世界競爭優勢的是健康大數據，因為台灣具有詳細、優質而且格式統一的健保資料庫。臺北榮總吳肇卿主任表示，健保資料庫研究，在過去十多年已經有數千篇論文發表，相關研究成果也改寫了許多世界臨床醫療準則、專家會議的共識、並且實質地改變了臨床病患照護的政策。譬如：我們研究團隊過去發現使用抗病毒藥物，可以減少慢性Ｂ型肝炎患者的肝癌發生率，而且年紀越輕、沒有肝硬化、沒有糖尿病的患者，減少肝癌的效果特別顯著。我們研究團隊過去與輔仁大學醫學院林肇堂院長，以及台北醫學大學郭耿南教授的合作，也發現早期根除幽門螺蜁桿菌，可以有效減少胃癌發生率，該研究發表數個月之後，改變了日本厚生省的幽門螺旋桿菌根除療法給付政策，也有效地降低日本胃癌的發生率。
吳肇卿主任表示，雖然台灣的健保資料庫具有許多優點，研究成果也對於臨床病患照護有很多貢獻，但健保資料庫有許多研究上的限制，譬如：診斷碼不見得正確、沒有病歷資料、沒有檢驗結果、沒有影像以及病理報告、等。為了彌補健保資料庫的相關缺點，建構醫療機構內部的健康大數據以結合健保資料庫，已經成為近幾年各大醫學中心的重要基礎建設，包括：臺大醫院、長庚醫院、北醫附設醫院、中國附醫等醫學中心，均紛紛建置醫療機構的健康大數據中心，以進行相關研究，並發展智慧醫院。臺北榮總的大數據中心，在張德明院長以及吳肇卿部主任的領導下，由吳俊穎主任協同資訊室以及各單位專家，在短短九個月之內，建構完成臺北榮總大數據中心，並開放研究者申請使用。
臺北榮總轉譯研究科吳俊穎主任表示，相對於其他醫院的大數據中心，臺北榮總大數據中心具有兩個特色：一、臺北榮總大數據中心的資料結構，係依照健保資料庫的資料結構建置，相關檢驗數據碼也完全按照國際標準碼建置，可以與健保資料庫以及其他醫學中心的大數據無縫接軌。以退輔會所支持的大數據建置計畫而言，臺北榮總的大數據資料庫，將與臺中榮總以及高雄榮總的大數據資料庫整合，以利於相關研究的進行。二、臺北榮總大數據中心研究團隊，與許多國內外傑出的研究機構，包括：美國史丹佛大學、英國牛津大學、香港中文大學、澳洲新南威爾斯大學、等機構，有很密切的合作關係，同時一起發表國際頂尖論文。
吳俊穎主任表示，健康大數據研究很適合進行國際合作，各個國家可以將許多真實世界的大數據整合，以互相印證彼此的研究成果，讓研究成果可以很快應用於臨床病患照顧。臺北榮總大數據中心吳俊穎主任研究團隊與美國史丹佛大學合作，分析全世界42,588位B型肝炎帶原者，發現Ｂ型肝炎的每年陰轉率為1.02%，論文發表於全世界最頂尖的消化學雜誌（Gastroenterology 2018）。我們的研究發現，慢性Ｂ型肝炎患者，並非一定終生帶原，平均追蹤十年，有一成多的患者Ｂ型肝炎會消失，進而成為終身免疫的狀態。
臺北榮總大數據中心吳俊穎主任研究團隊與英國牛津大學合作，整合全世界一百多個臨床試驗，總計分析32,852位患者，以尋找根除幽門螺旋桿菌效果最佳的藥物，論文發表於全世界非常頂尖的胃腸道雜誌（Gut 2018）。我們發現最佳的幽門螺旋桿菌根除療法，優於目前健保給付的幽門螺蜁桿菌治療效果六倍以上，可以顯著減少幽門螺旋桿菌根除失敗的機會。
臺北榮總大數據中心吳俊穎主任研究團隊與輔大醫院研究部主任許耀峻教授，以及香港中文大學合作，以台灣23,851位慢性Ｂ型肝炎患者來發展肝癌風險預測模式，再以香港19,321慢性Ｂ型肝炎患者加以印證，論文發表於全世界非常頂尖的肝臟學雜誌（J of Hepatol 2018）。我們發現肝癌發生的風險，被正確預測的準確度超過八成，目前正結合臺北榮總大數據中心相關資料，以人工智慧發展更精準的預測模式，期待未來的肝癌可以被精準地預測。
臺北榮總大數據中心吳俊穎主任研究團隊與臺中榮總李騰裕教授合作，研究台灣204,507位慢性Ｂ型肝炎患者，發現服用阿斯匹靈可以有效減少肝癌的發生風險，論文發表於全世界非常頂尖的美國醫學會內科雜誌（JAMA Internal Med 2019）。除了我們過去發現的抗病毒藥物（JAMA 2012）、二甲雙胍（Gut 2013）、史達丁藥物（Cell Death Diseases 2017）可以減少肝癌發生風險之外，我們最新的研究，發現阿斯匹靈可以更進一步有效減少肝癌之發生。
吳肇卿主任表示，臺北榮總大數據中心的開幕，是台灣大數據研究領域一個新的里程碑，希望對於臺灣健康大數據的研究以及智慧醫院的發展，具有積極的貢獻，也期待臺北榮總大數據中心，可以持續與國內外許多傑出的研究機構進行更深入而廣泛的研究，以造福更多的患者。
